Aujourd'hui, les modèles computationnels de l'apprentissage et de la prise de décision chez l'homme se sont raffinés et complexifiés pour prendre la forme de modèles génératifs des données psychophysiologiques de plus en plus réalistes d'un point de vue neurobiologique et biophysique. Dans le même temps, le nouveau champ de recherche des interfaces cerveau-machine (ICM) s'est développé de manière exponentielle. L'objectif principal de cette thèse était d'explorer comment le paradigme de l'électrophysiologie temps-réel peut contribuer à élucider les processus d'apprentissage et de prise de décision perceptive chez l'homme. Au niveau expérimental, j'ai étudié les décisions perceptives somatosensorielles grâce à des tâches de discrimination de fréquence tactile. En particulier, j'ai montré comment un contexte sensoriel implicite peut influencer nos décisions. Grâce à la magnétoencéphalographie (MEG), j'ai pu étudier les mécanismes neuronaux qui sous-tendent cette adaptation perceptive. L'ensemble de ces résultats renforce l'hypothèse de la construction implicite d'un a priori ou d'une référence interne au cours de l'expérience. Aux niveaux théoriques et méthodologiques, j'ai proposé une vue générique de la façon dont l'électrophysiologie temps-réel pourrait être utilisée pour optimiser les tests d'hypothèses, en adaptant le dessin expérimental en ligne. J'ai pu fournir une première validation de cette démarche adaptative pour maximiser l'efficacité du dessin expérimental au niveau individuel. Ce travail révèle des perspectives en neurosciences fondamentales et cliniques ainsi que pour les ICM

Aujourd’hui, les modèles computationnels de l'apprentissage et de la prise de décision chez l'homme se sont raffinés et complexifiés pour prendre la forme de modèles génératifs des données psychophysiologiques de plus en plus réalistes d’un point de vue neurobiologique et biophysique. Dans le même temps, le nouveau champ de recherche des interfaces cerveau-machine (ICM) s’est développé de manière exponentielle. L'objectif principal de cette thèse était d'explorer comment le paradigme de l'électrophysiologie temps-réel peut contribuer à élucider les processus d'apprentissage et de prise de décision perceptive chez l’homme. Au niveau expérimental, j'ai étudié les décisions perceptives somatosensorielles grâce à des tâches de discrimination de fréquence tactile. En particulier, j'ai montré comment un contexte sensoriel implicite peut influencer nos décisions. Grâce à la magnétoencéphalographie (MEG), j'ai pu étudier les mécanismes neuronaux qui sous-tendent cette adaptation perceptive. L’ensemble de ces résultats renforce l'hypothèse de la construction implicite d’un a priori ou d'une référence interne au cours de l'expérience. Aux niveaux théoriques et méthodologiques, j'ai proposé une vue générique de la façon dont l'électrophysiologie temps-réel pourrait être utilisée pour optimiser les tests d'hypothèses, en adaptant le dessin expérimental en ligne. J'ai pu fournir une première validation de cette démarche adaptative pour maximiser l'efficacité du dessin expérimental au niveau individuel. Ce travail révèle des perspectives en neurosciences fondamentales et cliniques ainsi que pour les ICM / Today, psychological as well as physiological models of perceptual learning and decision-making processes have recently become more biologically plausible, leading to more realistic (and more complex) generative models of psychophysiological observations. In parallel, the young but exponentially growing field of Brain-Computer Interfaces (BCI) provides new tools and methods to analyze (mostly) electrophysiological data online. The main objective of this PhD thesis was to explore how the BCI paradigm could help for a better understanding of perceptual learning and decision making processes in humans. At the empirical level, I studied decisions based on tactile stimuli, namely somatosensory frequency discrimination. More specifically, I showed how an implicit sensory context biases our decisions. Using magnetoencephalography (MEG), I was able to decipher some of the neural correlates of those perceptual adaptive mechanisms. These findings support the hypothesis that an internal perceptual-reference builds up along the course of the experiment. At the theoretical and methodological levels, I propose a generic view and method of how real-time electrophysiology could be used to optimize hypothesis testing, by adapting the experimental design online. I demonstrated the validity of this online adaptive design optimization (ADO) approach to maximize design efficiency at the individual level. I also discussed the implications of this work for basic and clinical neuroscience as well as BCI itself

Dans ce manuscrit, nous nous intéressons à l'analyse visuelle du comportement humain à partir de l'information du regard. A l'inverse des caméras statiques et externes, nous adoptons un point de vue subjectif, ce qui permet de placer le contexte d'étude au centre de l'être humain et de ses interactions avec l'environnement. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un eye-tracker porté, ainsi que des outils d'analyse associés, en particulier la reconnaissance d'attention dans le cadre d'interactions sociales et la reconnaissance d'activités subjectives. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons un eye-tracker binoculaire tête porté à partir duquel nous estimons le regard du sujet. Contrairement à la plupart des systèmes basés sur l'éclairage infrarouge, notre approche fonctionne en éclairage visible. Pour cela, nous nous inspirons des méthodes basées apparence qui, au lieu, d'extraire des caractéristiques géométriques (par exemple, la pupille), exploitent l'image de l'oeil dans sa globalité et elles permettent donc de prendre en compte toutes les caractéristiques de l'oeil. Pour apprendre la relation entre les caractéristiques d'apparence et les coordonnées du point de regard dans l'image de la caméra scène, deux modèles de régression sont comparés : le Support Vector Regression et le Relevance Vector Regression. Nous proposons, ensuite, une nouvelle méthode de reconnaissance d'attention en vue subjective. Le regard subjectif est obtenu à l'aide de notre eye-tracker, tandis que le regard d'autrui est construit à partir de l'estimation de l'orientation de la tête par régression à noyaux multiples localisés. En combinant ces deux types de regard, nous calculons alors des scores d'attention qui permettent d'identifier des motifs attentionnels dyadiques tels que le regard mutuel, mais aussi des motifs d'ordre supérieur émanant de la nature triadique de notre expérience. Notre outil final d'analyse concerne la reconnaissance d'activités basée sur le regard et l'égo-mouvement. Ces mouvements sont quantifiés en fonction de leur direction et de leur amplitude et encodés sous forme de symboles. Des caractéristiques statistiques sont alors extraites via un codage multi-échelle et un partitionnement temporel. Pour la classification et la segmentation d'activités, nous décrivons une approche par apprentissage contextuel en intégrant des scores de prédiction d'un voisinage à longue portée. Une étude détaillée permet également de comprendre quelles caractéristiques jouent un rôle prédominant dans la représentation d'une activité.